鈣化斑塊對冠狀動脈CTA診斷準(zhǔn)確性的影響

許麗雪，李芳，羅南，郭寧，化冰，劉清波，賀毅，王振常，楊正漢*

1.首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院放射科，北京 100050；2.數(shù)坤（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，北京 100102；3.首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院心內(nèi)科，北京 100050； *通訊作者 楊正漢 yangzhenghan@vip.163.com

冠狀動脈CT 血管成像（CCTA）是診斷冠心病的一種重要的無創(chuàng)檢查方法，其診斷敏感度及陰性預(yù)測值較高[1]。鈣化斑塊引起的暈染效應(yīng)及硬化偽影對管腔內(nèi)情況的識別有干擾作用，可影響CCTA 的診斷準(zhǔn)確性。隨著人工智能不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)（deep learning，DL）結(jié)合CCTA 已用于冠心病診斷與預(yù)測[2]。本研究利用256 排CT 采集CCTA 數(shù)據(jù)，采用視覺與DL算法評估管腔狹窄情況，并在節(jié)段水平研究鈣化斑塊對冠狀動脈尤其是主干節(jié)段診斷準(zhǔn)確性的影響，以幫助臨床更準(zhǔn)確地解讀CCTA 結(jié)果，并為DL算法的優(yōu)化提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究對象 本研究為回顧性分析。連續(xù)納入2018年1—10月151例臨床懷疑或確診為冠心病的住院患者，均先后行256 排CT 冠狀動脈成像與常規(guī)冠狀動脈造影（CAG）檢查。納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡≥18歲；②CAG 于CTA后6個月內(nèi)完成。排除標(biāo)準(zhǔn)：①既往冠狀動脈搭橋或支架治療；②因鈣化或運(yùn)動偽影過重等導(dǎo)致圖像質(zhì)量過差而不能滿足診斷。最終納入110例患者共1385個節(jié)段，年齡37～84歲，平均（64±9）歲，男68例，女42例，檢查時心率44～107次/min，平均（66±13）次/min。高血壓78例，高脂血癥66例，糖尿病44例，有吸煙史54例。本研究通過醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)。

1.2 CCTA 掃描 應(yīng)用GE 256 排Revolution CT掃描機(jī)，采用前瞻性心電門控心臟掃描模式。掃描參數(shù)：準(zhǔn)直器寬度160 mm，機(jī)架轉(zhuǎn)速0.28 s。管電壓100 kV 或120 kV，自動管電流，層厚0.625 cm，層間距0.625 cm。對比劑采用優(yōu)維顯（370 mgI/ml），注射速度5.0 ml/s，體重<100 kg 者對比劑用量為50 ml，體重≥100 kg 者用量為80 ml。

1.3 管腔狹窄的視覺評估 在GE AW 4.7 工作站完成冠狀動脈圖像人工后處理。依據(jù)國際心血管CT 協(xié)會18 段法[3]劃分冠狀動脈，并依據(jù)CAD-RADS[4]評估直徑≥1.5 cm 血管的狹窄程度，狹窄評分0～5分，評分≥3分（狹窄程度≥50%）的節(jié)段診斷為患?。栃裕┕?jié)段，評分<3分（狹窄程度<50%）者診斷為陰性節(jié)段。18 節(jié)段進(jìn)一步劃分為主干節(jié)段及分支節(jié)段，主干節(jié)段包括左主干、前降支近中遠(yuǎn)段、旋支近段及中遠(yuǎn)段、右冠狀動脈近中遠(yuǎn)段，其余為分支節(jié)段。由2名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師采用盲法獨(dú)立判讀，由另外1名具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師對意見不一致的節(jié)段協(xié)商判斷。

1.4 基于DL算法的管腔狹窄的智能評估 采用一種基于DL 的CCTA 智能診斷算法（deep learning based automated coronary CTA diagnosis algorithm，簡稱DL算法）[5]對冠狀動脈圖像進(jìn)行自動后處理，并自動識別、命名冠狀動脈節(jié)段，完成管腔狹窄的自動識別。DL算法采用3D 生長型預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以克服冠狀動脈錯層偽影等因素的影響，保證血管分割的完整性；并采用一維回檢技術(shù)以減少冠狀動脈狹窄檢測的假陽性率。管腔狹窄程度≥50%的節(jié)段診斷為患病（陽性）節(jié)段，狹窄程度<50%者診斷為陰性節(jié)段（圖1）。

圖1 視覺法與DL算法評估重度鈣化節(jié)段管腔狹窄情況。人工后處理曲面重組（A）及軸位圖（B）示右冠狀動脈近段嚴(yán)重鈣化斑塊，視覺法評估該節(jié)段狹窄程度為3 分；DL算法自動后處理曲面重組（C）及軸位圖（D）示右冠狀動脈近段嚴(yán)重鈣化斑塊，DL算法評估該節(jié)段狹窄程度為57%，評分3 分；CAG 圖像示右冠狀動脈近段狹窄程度為3分（E）；該節(jié)段可見嚴(yán)重鈣化斑塊（F）

1.5 鈣化斑塊測量 由2名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師基于軸位圖像對所有節(jié)段責(zé)任病灶的鈣化斑塊進(jìn)行視覺評估；若節(jié)段無狹窄，則評估該節(jié)段鈣化程度最嚴(yán)重的斑塊。意見不一致時協(xié)商達(dá)成一致。節(jié)段鈣化情況依據(jù)改良的最大鈣化弧度視覺評估法[6]評為0～3 分：0分為節(jié)段無鈣化，1分為輕度鈣化（最大鈣化弧度<90°），2分為中度鈣化（最大鈣化弧度90°～180°），3分為重度鈣化（最大鈣化弧度>180°）（圖2）。

1.6 CAG 檢查及圖像分析 采用GE Innova 2100 IQ X線機(jī)進(jìn)行常規(guī)CAG 檢查，選用5F MP 導(dǎo)管，經(jīng)橈動脈穿刺，取7個標(biāo)準(zhǔn)投照體位（左冠狀動脈體位包括足位30o、頭位30o、右頭位、左頭位、蜘蛛位，右冠狀動脈體位包括左前斜位30o及頭位30o），必要時根據(jù)具體情況增加投照體位。

由2名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師采用盲法獨(dú)立判讀，由另外1名具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師對意見不一致節(jié)段進(jìn)行判斷。冠狀動脈節(jié)段劃分標(biāo)準(zhǔn)及管腔狹窄評估標(biāo)準(zhǔn)與CCTA 標(biāo)準(zhǔn)一致。管腔狹窄程度≥50%的節(jié)段診斷為患?。栃裕┕?jié)段，狹窄程度<50%者診斷為陰性節(jié)段。

圖2 鈣化視覺測量。CCTA軸位圖像顯示節(jié)段無鈣化，評0分（A）；節(jié)段輕度鈣化，評1分（B）；節(jié)段中度鈣化，評2分（C）；節(jié)段重度鈣化，評3分（D）

1.7 統(tǒng)計學(xué)方法 應(yīng)用SPSS 26.0 軟件，以CAG 作為參考標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)鈣化輕重程度進(jìn)行分組，在節(jié)段水平分析DL算法與視覺識別冠狀動脈管腔狹窄的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值、陽性似然比、陰性似然比及受試者工作特征曲線下面積（AUC）。應(yīng)用Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)探索鈣化嚴(yán)重程度對兩種方法評估管腔狹窄的敏感度、特異度、準(zhǔn)確度、誤診率、漏診率及 AUC 的影響，采用 Hanley-McNeil 或McNemar 檢驗(yàn)比較上述指標(biāo)在兩種方法間的差異。P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 冠狀動脈主干節(jié)段鈣化情況 110例患者共1385個節(jié)段，其中主干節(jié)段945段（68.2%）。在主干節(jié)段中，640段（67.7%）無鈣化，137段（14.5%）輕度鈣化，122段（12.9%）中度鈣化，46段（4.9%）重度鈣化，節(jié)段患病率分別為56/640（8.8%）、26/137（19.0%）、26/122（21.3%）、19/46（41.3%）。

2.2 不同鈣化負(fù)荷對兩種方法診斷效能的影響 對于主干節(jié)段，隨著鈣化程度加重，視覺評估管腔狹窄的敏感度由66.1%提高至94.7%（P=0.042），特異度由97.3%降低至66.7%（P<0.001）。從無鈣化節(jié)段到重度鈣化節(jié)段，DL算法的敏感度由51.8%提高至89.5%（P=0.003），特異度由96.2%降低至29.6%（P<0.001）。對于主干節(jié)段，隨著鈣化程度加重，視覺評估與DL算法的診斷準(zhǔn)確度減低（P<0.001），誤診率增加（P<0.001），漏診率均小于7%并且變化不顯著（P>0.05）（表1）。

表1 不同鈣化負(fù)荷對視覺評估與DL算法診斷冠狀動脈CTA 主干管腔狹窄能力的影響

納入分支節(jié)段后，兩種方法診斷效能的變化規(guī)律與上述規(guī)律相似，即隨節(jié)段鈣化程度加重，敏感度升高（P<0.05），特異度降低（P<0.001）；診斷準(zhǔn)確度降低（P<0.001），誤診率增加（P<0.001），漏診率變化不明顯（P>0.05）。

2.3 兩種方法診斷效能比較 對于診斷主干節(jié)段狹窄，視覺評估無鈣化至重度鈣化節(jié)段的AUC值均略高于DL算法，但差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05，圖3）。兩種方法診斷無鈣化節(jié)段管腔狹窄的敏感度、特異度略有區(qū)別，但差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。在輕、中、重度鈣化節(jié)段中，視覺評估與DL算法的敏感度差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P均>0.05），視覺評估的特異度高于DL算法（P均<0.05），對輕度鈣化節(jié)段視覺評估誤診率低于DL算法（P=0.011）。

納入分支血管后，視覺診斷無鈣化、輕度鈣化及重度鈣化管腔狹窄的 AUC值均高于 DL算法（P<0.05），兩者僅在中度鈣化節(jié)段差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。

圖3 DL算法與視覺評估識別無鈣化（A）、輕度鈣化（B）、中度鈣化（C）、重度鈣化（D）節(jié)段管腔狹窄的ROC曲線

3 討論

CCTA 具有無創(chuàng)性及較高的診斷準(zhǔn)確性[7]，但鈣化斑塊所致暈染效應(yīng)及硬化偽影可影響圖像質(zhì)量，從而降低其診斷效能。通過測量每個節(jié)段的鈣化積分與鈣化容積，CCTA 與CAG 對鈣化積分高、鈣化容積大的節(jié)段診斷一致性較差，而在鈣化積分低、鈣化容積小的節(jié)段中，兩者診斷一致性較高[8]。Vavere 等[6]采用視覺評估法在節(jié)段水平對鈣化負(fù)荷與CCTA 的診斷準(zhǔn)確性進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)隨著鈣化負(fù)荷增加，CCTA的敏感度增加，特異度減低，診斷準(zhǔn)確度減低，假陰性與假陽性結(jié)果均增加。本研究將冠狀動脈分為主干與分支節(jié)段進(jìn)行研究，與既往研究結(jié)果一致。對于主干節(jié)段，高鈣化負(fù)荷會降低視覺診斷的特異度及準(zhǔn)確度，提高其敏感度與誤診率；納入分支節(jié)段后鈣化負(fù)荷對診斷準(zhǔn)確性的影響仍符合上述規(guī)律。

DL 在冠心病CCTA診斷領(lǐng)域的應(yīng)用多集中在斑塊識別[9]、中心線提取[10]、血流儲備分?jǐn)?shù)的計算[11]等。Chen 等[5]報道DL算法在節(jié)段水平對診斷冠狀動脈狹窄的AUC 達(dá)0.84，與視覺評估相近。本研究發(fā)現(xiàn)，依據(jù)鈣化負(fù)荷分層，DL算法與視覺評估在節(jié)段水平AUC 無顯著差異。以管腔狹窄程度≥50%作為診斷界值時，DL算法與視覺評估在各種鈣化負(fù)荷水平的敏感度無顯著差異。然而，在有鈣化節(jié)段，視覺評估的特異度仍優(yōu)于DL算法，提示DL算法在減少鈣化偽影方面仍需進(jìn)一步優(yōu)化。

本研究發(fā)現(xiàn)，與視覺評估類似，DL算法的診斷準(zhǔn)確性也受鈣化負(fù)荷的影響。魯錦國等[12]報道鈣化負(fù)荷越大，冠狀動脈狹窄的可能性越大。本研究也有相似發(fā)現(xiàn)，即節(jié)段患病率隨鈣化負(fù)荷增加而升高。對于重度鈣化節(jié)段，DL算法及視覺法均傾向于做出陽性診斷。因此，鈣化負(fù)荷越重，患病節(jié)段被正確診斷的可能性越大，而陰性節(jié)段被診斷為患病節(jié)段的幾率增加，即隨著鈣化負(fù)荷增加，診斷敏感度提高，特異度減低，誤診率增加。De Santis 等[13]報道雙源CT 及鈣化減影可克服鈣化偽影的影響，進(jìn)一步提高存在嚴(yán)重鈣化患者的CCTA診斷準(zhǔn)確性。

本研究主要針對冠狀動脈主干管腔進(jìn)行分析，一定程度上減少了分支節(jié)段管腔細(xì)小對結(jié)果的干擾，并探索了鈣化斑塊對DL算法診斷準(zhǔn)確性的影響。本研究尚存在一些不足：①采用視覺法評估鈣化負(fù)荷，盡管由2名醫(yī)師獨(dú)立完成評估，并且實(shí)際工作中視覺評估鈣化仍較為普遍，但視覺法相對容易遺漏細(xì)小鈣化。后續(xù)研究可加入鈣化積分測量，為鈣化負(fù)荷的判斷提供更為客觀的指標(biāo)。②本研究主要納入主干節(jié)段進(jìn)行分析，可能會使結(jié)果發(fā)生一定的偏倚，后續(xù)研究可納入更多節(jié)段并將血管直徑作為關(guān)注的因素之一。

總之，DL算法對診斷CCTA 管腔狹窄的AUC 與視覺法相當(dāng)，兩種方法的診斷準(zhǔn)確性均隨著鈣化負(fù)荷增加而降低。DL算法需進(jìn)一步優(yōu)化以提高對鈣化節(jié)段管腔狹窄的識別能力，同時，臨床也需要發(fā)展雙能CT 與鈣化減影等新技術(shù)，以最大限度地克服鈣化偽影的影響。